检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第2期50卷 300-309页

作者：李炜卓卢冰洁杨骏铭那崇宁南京邮电大学现代邮政学院南京210003 之江实验室金融科技研究中心杭州311100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法... 详细信息

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未触发专家系统欺诈规则而被机器学习方法检测为“欺诈”的案件无法被解释的问题,文中提出了基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析方法。该方法首先定义了车险欺诈溯因分析任务,然后采用网络表示学习对已触发专家系统中欺诈规则的案件进行案件-规则因子网络的建模,学习欺诈规则中因子的分布式向量表示。为了更好地度量“欺诈”案件与专家系统中因子未全部触发规则之间的相似度,该方法基于溯因缺省原理,设计了一种规则因子的加权拼接策略来缓解训练数据不足的问题。实验结果表明,所提方法相较于已有方法在车险欺诈溯因预测任务的3项指标中均能取得更好的效果。

关键词：汽车保险欺诈网络表示学习溯因推理专家系统可解释性

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基于智能手环运动状态的音乐生成系统

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郑州大学学报（理学版） 2021年第4期53卷 95-101页

作者：陈诗佳王楚豫谢磊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对可穿戴智能设备与计算机作曲的融合进行研究,将智能手环的使用加入音乐生成环节,实现基于用户动作的自动编曲配乐功能;构建运动状态与设备感知信号之间的关联模型,使用智能手环感知用户的运动状态,并基于用户的运动状态实现相应的自... 详细信息

对可穿戴智能设备与计算机作曲的融合进行研究,将智能手环的使用加入音乐生成环节,实现基于用户动作的自动编曲配乐功能;构建运动状态与设备感知信号之间的关联模型,使用智能手环感知用户的运动状态,并基于用户的运动状态实现相应的自动作曲。基于智能手环运动状态的音乐生成系统实现了由运动节奏转化为音乐节奏,并且使用编曲技巧增强了生成音乐的悦耳性。

关键词：运动状态智能手环动作识别音乐生成

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一种基于广义异步值迭代的规划网络模型

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软件学报 2021年第11期32卷 3496-3511页

作者：陈子璇章宗长潘致远张琳婧计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

近年来,如何生成具有泛化能力的策略已成为深度强化学习领域的热点问题之一,并涌现出了许多相关的研究成果,其中的一个代表性工作为广义值迭代网络.广义值迭代网络是一种可作用于非规则图形的规划网络模型.它利用一种特殊的图形卷积算... 详细信息

近年来,如何生成具有泛化能力的策略已成为深度强化学习领域的热点问题之一,并涌现出了许多相关的研究成果,其中的一个代表性工作为广义值迭代网络.广义值迭代网络是一种可作用于非规则图形的规划网络模型.它利用一种特殊的图形卷积算子来近似地表示状态转移矩阵,使得其在学习到非规则图形的结构信息后,可通过值迭代过程进行规划,从而在具有非规则图形结构的任务中产生具有泛化能力的策略.然而,由于没有考虑根据状态重要性来合理分配规划时间,广义值迭代网络中的每一轮迭代都需要在整个状态空间的所有状态上同步执行.当状态空间较大时,这样的同步更新会降低网络的规划性能.用异步更新的思想来进一步研究广义值迭代网络.通过在值迭代过程中定义状态优先级并执行异步值更新,提出了一种新型的异步规划网络模型——广义异步值迭代网络.在未知的非规则结构任务中,与广义值迭代网络相比,广义异步值迭代网络具有更高效且更有效的规划过程.进一步地,改进了广义值迭代网络中的强化学习算法及图形卷积算子,并通过在非规则图形和真实地图中的路径规划实验验证了改进方法的有效性.

关键词：深度学习强化学习模仿学习规划异步更新

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基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1458-1463页

作者：孟凡杨群力霍静王新宽江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 中国移动江苏公司扬州分公司江苏扬州225012

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训... 详细信息

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训练。以上假设在实际场景中往往难以满足。为此,提出一种基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法(EraseMTS)。首先,利用一种多粒度时序特征学习方法捕捉子序列内和子序列间的依赖关系,并在此基础上对原始多元时间序列进行再表示;其次,提出一种利用边缘异常候选集的选择策略,以子序列异常得分为基础,同时考虑异常程度,选择待人工交互的范围;最后,提出一种迭代式子序列权重更新机制,将异常反馈信息融入无监督异常检测模型的训练过程中,通过迭代方式不断优化初始训练模型性能。在UCR时间序列库中的4个数据集和1个人工合成数据集上对所提算法的检测性能、可扩展性和稳定性进行验证,实验结果表明该算法能够有效且稳定运行。

关键词：异常检测多元时间序列权重更新多粒度表示主动学习

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面向概念漂移数据流的在线集成自适应算法

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 134-144页

作者：崔瑞华綦小龙刘艳芳林玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊宁835000 龙岩学院数学与信息工程学院龙岩364012 计算机软件国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210023

概念漂移是流数据的主要特征之一,如何检测概念漂移的发生以及调整预测模型去适应概念漂移现象备受研究者的关注.目前有关概念漂移的大多数算法仅仅针对单一类型的概念漂移检测,并且需限制输入数据服从某一分布,所以在检测多种类型概念... 详细信息

概念漂移是流数据的主要特征之一,如何检测概念漂移的发生以及调整预测模型去适应概念漂移现象备受研究者的关注.目前有关概念漂移的大多数算法仅仅针对单一类型的概念漂移检测,并且需限制输入数据服从某一分布,所以在检测多种类型概念漂移时效果不理想.提出一种在线集成自适应算法(KSHPR),在自适应随机森林(Adaptive Random Forests,ARF)算法和流随机补丁(Streaming Random Patch,SRP)算法的基础上进行优化改进,采用非参数检验与滑动窗口相结合的策略进行概念漂移检测,降低窗口平均值对算法性能的影响,并以此为基础建立四个基学习者的集成学习模型,根据基学习者预测准确率,动态分配权值,有效解决流式数据中学习模型精度低的问题.实验证明,提出的算法在真实数据集和合成数据集中均表现优良,与其他算法相比,该算法的稳定性、分类准确性与多类型概念漂移适应能力均有所提升.

关键词：流数据概念漂移在线学习集成

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基于代理双向竞拍的弹性云资源调度方案

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计算机应用与软件 2024年第3期41卷 87-93页

作者：何望林果园中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对跨云平台的资源调度问题,提出一种基于代理双向竞拍的弹性资源调度方案。该方案在拍卖过程中引入交易延时排队影响因子,排队轮数越多,排队影响因子值越大,竞价提交优先级越高,同时根据服务等级协议判定不合规交易的惩罚金数额,以惩... 详细信息

针对跨云平台的资源调度问题,提出一种基于代理双向竞拍的弹性资源调度方案。该方案在拍卖过程中引入交易延时排队影响因子,排队轮数越多,排队影响因子值越大,竞价提交优先级越高,同时根据服务等级协议判定不合规交易的惩罚金数额,以惩罚金制度防范恶意竞拍交易的出现。每轮竞拍允许并发实现多项交易。仿真结果表明,该方案保证了竞拍成功率,并且与传统一次拍卖成交方案相比,其竞拍时间减少了0.32 s,同时能提高16%的用户收益与9%的资源提供商利益。

关键词：双向竞拍资源调度排队影响因子恶意竞拍

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车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究

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电子学报 2024年

作者：许小龙杨威杨辰翊程勇齐连永项昊龙窦万春南京信息工程大学软件学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省先进计算与智能服务工程研究中心东南大学软件学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算... 详细信息

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡，进而影响车联网服务的实时响应.为此，本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言，首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络（Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN）进行交通流量预测.然后，设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法（DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA），该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段，即首先通过深度强化学习得到卸载策略，再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案，降低了决策过程的复杂度.最后，通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性，以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

关键词：移动边缘计算深度强化学习车联网图神经网络(GNN) 任务卸载

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基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3365-3372页

作者：张意灵邵雄凯高榕王春枝吴歆韵湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集... 详细信息

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐系统多源信息融合策略隐式反馈门控神经网络

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基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2517-2524页

作者：高子建张晗睿窦万春徐江民孟顺梅南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信... 详细信息

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信息,利用谱聚类算法对相似用户进行聚类,将原始高维评分矩阵转化为多个较低维的子评分矩阵。然后在子评分矩阵中利用隐语义模型对缺失评分进行局部预测。最后在获得缺失评分后利用改进的基于邻域的协同推荐算法对目标用户进行全局评分预测。所提算法有效解决了数据稀疏性问题和冷启动问题,在提高预测准确度的同时加快了推荐算法效率。

关键词：协同推荐谱聚类隐语义模型矩阵分解

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基于群体智能的软件工程方法综述

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 487-512页

作者：徐立鑫吴化尧计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为... 详细信息

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为现代软件工程的重要组成部分.以软件工程生命周期中的需求分析、设计、构造、测试和维护为主线,系统梳理和总结不同层次群体智能方法在上述软件开发活动上的应用.在此基础上,为不同层次群体智能方法间的相互借鉴与转化提供参考,并探讨基于群体智能的软件工程的未来发展趋势和挑战.

关键词：群体智能软件工程基于搜索软件工程众包软件工程综述

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